Présentation de VecSpark

DEV - 07/12
VecSpark est une bibliothèque que j'ai conçue pour exploiter la puissance de PySpark pour gérer les intégrations vectorielles à...

VecSpark est une bibliothèque que j'ai conçue pour exploiter la puissance de PySpark pour gérer les intégrations vectorielles à grande échelle. Il fournit des méthodes efficaces pour :

  • Calculer les scores de similarité à l'aide de diverses mesures.
  • Regroupement de textes volumineux pour le stockage dans la base de données et un traitement ultérieur.

Construit sur PySpark, VecSpark permet un calcul distribué et transparent des opérations vectorielles, ce qui le rend idéal pour les applications de PNL et d'analyse à grande échelle.

Caractéristiques

  1. Calculs de similarité :
    • Prend en charge plusieurs mesures, notamment les distances cosinus, euclidienne, Manhattan, Minkowski, Pearson, Hamming, Bhattacharyya et Chebyshev.
  2. Morceau de texte :
    • Décompose le texte en morceaux gérables, prêts à être insérés dans une base de données ou au traitement vectoriel.

Installation

pip installer vecspark
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Usage

1. Initialisez PySpark

à partir de pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("VecSpark Application") \ .config("spark.master", "local[*]") \ .getOrCreate()
Entre...
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